Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2020 |
Autor(a) principal: |
Magno, Gabriel Fukamoto |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76134/tde-13052020-135704/
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Resumo: |
A Geometria da informação promove uma investigação da estrutura geométrica de variedades estatísticas, fornecendo uma série de elucidações em áreas que vão desde ciências da informação até ciências físicas, além de resultados aplicáveis a problemas como os de inferência estatística. Neste texto, vamos apresentar a estrutura dualística (métrica de Fisher, ±α-conexões) na variedade de probabilidades clássicas vinda de f-divergências globalmente definidas por funções convexas. Vamos então estender este formalismo para produzir o seu análogo quântico, obtendo uma família de métricas de Fisher não comutativas. Em seguida, relacionamos estas métricas com as métricas monotônicas permitidas na mecânica quântica pelo do Teorema de Morozova-Chentsov-Petz via conexão operadores função convexa e monotônica. Por fim, mostramos uma aplicação das técnicas geométricas em um problema de inferência estatística, onde calcularemos correções de ordem superior na cota de Cramér-Rao para um estimador de um parâmetro a partir da estrutura geométrica do espaço de Hilbert adjacente, clássico ou quântico, observando as intersecções deste processo com os resultados anteriormente apresentados. |